Эволюция роли авторского права в эпоху произведений, созданных искусственным интеллектом Текст научной статьи по специальности «Право»

Научная статья

УДК 34:004:34.096:347.211:004.8

EDN: https://elibrary.ru/shduef

DOI: https://doi.org/10.21202/jdtl.2024.43

з

Check for updates

Эволюция роли авторского права в эпоху произведений, созданных искусственным интеллектом

Джеймс Хатсон

Линденвудский университет, Сент-Чарльз, США

Ключевые слова

авторское право, генеративный искусственный интеллект, защита авторских прав, искусственный интеллект, право,

право интеллектуальной

собственности,

произведение,

промпт-инжиниринг,

технологии машинного

обучения,

цифровые технологии

Аннотация

Цель: выявить перспективы и направления развития авторского права, сопряженного с расширяющимся использованием генеративного искусственного интеллекта.

Методы: исследование базируется на применении формально-юридического, компаративного, исторического методов, доктринального анализа, юридического прогнозирования и моделирования.

Результаты: в статье отмечено, что появление генеративного искусственного интеллекта заставляет переосмыслить процессы, происходящие в области творческой деятельности, и традиционную систему авторского права, которая становится неадекватной современным реалиям. Обосновывается необходимость юридической переоценки авторского права. Подчеркивается острая необходимость в обновленных средствах защиты авторских прав. В отличие от прежних цифровых инструментов, которые расширяли творческие возможности человека посредством улучшения его авторских произведений, генеративный искусственный интеллект создает контент с помощью сложных алгоритмических процессов, размывая границы авторства и оригинальности. Показана ограниченность существующего законодательства об интеллектуальной собственности, поскольку суды отказывают в авторских правах на произведения, созданные искусственным интеллектом, и настаивают на необходимости «авторства человека». Такие решения подчеркивают противоречие между существующими законами и реальностью совместного творчества с участием искусственного интеллекта. Утверждается, что учет творческого потенциала генеративного искусственного интеллекта будет способствовать эволюционированию авторского права в сторону комбинированных подходов, когда искусственный интеллект выступает в качестве неотъемлемого, хотя и второстепенного, инструмента. Перспективным видится создание гибких стандартов интеллектуальной собственности, которые предоставляют творческим работникам возможность ограничить или

© Хатсон Дж., 2024

Статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная (CC BY 4.0) (https://creativecommons.Org/licenses/by/4.0/deed.ru), позволяющей неограниченно использовать, распространять и воспроизводить материал при условии, что оригинальная работа упомянута с соблюдением правил цитирования.

разрешить использование своих работ в качестве обучающих данных для искусственного интеллекта, а также обеспечивают авторам сохранение контроля над своими работами, включенными в базы данных для обучения искусственного интеллекта, в случае если метаданные о наличии авторских прав интегрированы в цифровые произведения, и др. Научная новизна: на основе анализа новейших судебных прецедентов, современного опыта международного регулирования и развивающейся институциональной практики предлагается сбалансированный адаптивный подход к реформированию авторского права, обеспечивающий этическую интеграцию генеративного искусственного интеллекта в творческую экосистему и направленный на выработку гибких мер защиты авторского права, соответствующих быстрому прогрессу технологий. Практическая значимость: предложенный комбинированный подход позволит инструментам генеративного искусственного интеллекта стать частью творческого процесса человека подобно тому, как предыдущие поколения использовали цифровые инструменты. Одновременно это будет способствовать созданию среды, где соблюдается автономия авторов. Таким образом будет не только обеспечена защита создателей творческого контента, но и расширено понимание творчества как процесса, совместного с генеративным искусственным интеллектом, где искусственный интеллект позиционируется как сила, дополняющая человека в творческом процессе, а не заменяющая его.

Для цитирования

Хатсон, Дж. (2024). Эволюция роли авторского права в эпоху произведений,

созданных искусственным интеллектом. Journal of Digital Technologies and

Law, 2(4), 886-914. https://doi.org/10.21202/jdtl.2024.43

Содержание

Введение

1. Защита произведений, созданных искусственным интеллектом,

в рамках авторского права

1.1. Требование авторства человека

1.2. Роль основополагающих судебных решений в признании вклада человека

1.3. Оригинальность и фиксация в произведениях изобразительного искусства

1.4. Произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта, и творчество человека

2. Использование материалов, защищенных авторским правом,

для обучения искусственного интеллекта

2.1. Проблемы обучающих данных и нарушения авторских прав

2.2. Производные произведения и контент, созданный искусственным интеллектом

2.3. Международные подходы и исключения в области использования текста и получения данных

3. Проблемы в области законодательства

3.1. Судебные процессы и прецеденты

3.2. Международные правовые подходы

4. Подходы к пересмотру законодательства об авторском праве в связи с генеративным искусственным интеллектом

4.1. Создание гибких норм в области интеллектуальной собственности

4.2. Пересмотр понятия авторства в аспекте сотворчества с искусственным интеллектом

Заключение

Список литературы

Введение

Искусственный интеллект (далее - ИИ) быстрее любой другой технологии разрушает привычные творческие индустрии, так как предлагает инструменты, обеспечивающие беспрецедентный уровень создания контента и инноваций в искусстве. Например, технология ChatGPT, запущенная компанией OpenAI в конце 2022 г., стремительно установила рекорд как самая быстро внедряемая технология в истории: всего за пять дней ею воспользовались более миллиона человек, а к январю 2023 г. число активных пользователей превысило 100 миллионов в месяц1. Технологии генеративного ИИ (далее - ГИИ), такие как Claude, Stable Diffusion и Runway, расширяют горизонты творчества, неся с собой как возможности, так и юридические проблемы в различных областях, от создания музыки и объектов изобразительного искусства до написания текстов. Такие технологии работают на основе моделей машинного обучения (ML), создавая новый контент на основе шаблонов, полученных из огромных массивов данных (Feuerriegel et al., 2024; Kretschmer et al., 2024). Более традиционные инструменты, такие как фотоаппараты или Photoshop, требуют непосредственного участия человека для получения или редактирования существующего контента. В отличие от них модели ГИИ обучаются на обширных массивах данных, которые могут содержать тексты, изображения и другие данные. При этом ГИИ изучает их структуры, стили и элементы. Таким образом, понятие «генеративный» означает способность модели создавать совершенно новый контент, комбинируя изученные элементы таким образом, чтобы имитировать творчество человека, а не просто изменяя существующий контент (Epstein et al., 2023).

К примеру, программы Stable Diffusion и Runway генерируют изображения с помощью нейронных сетей, обученных на больших коллекциях изображений, где они учатся воспроизводить определенные визуальные паттерны. Получив текстовое описание (промпт), эти модели генерируют новые изображения, соответствующие описанию (рис. 1). Этот процесс основан на диффузионных моделях или трансформерах. В результате синтезируется новый визуальный или текстовый контент, который может выглядеть как созданный человеком, но является продуктом работы алгоритма, а не дизайна или манипуляций человека (Moreno et al., 2023). В то же время для достижения творческого результата, который более точно соответствует задуманному, используется процедура промпт-инжиниринга. Таким образом, уровень контроля над этими инструментами может быть различным и зависит от вклада человека в виде текстового описания, изображения, видео- или звукового клипа для создания нового результата.

1 Gordon, C. (2023, February 2). ChatGPT is the Fastest Growing App in the History of Web Applications. Forbes. https://clck.ru/3Efy5c

CFG Scale: 2.5 CFG Scale: 8.0 CFG Scale: 13.5 CFG Scale: 19.0 CFG Scale: 24.5 CFG Scale: 30.0

Рис. 1. Изображение носорога, сгенерированное с использованием функции XY Plot с различными шкалами, программа Stable Diffusion. 12 декабря 2022 г.

Вариативность участия человека в творческом процессе отличает ГИИ от других инструментов для творчества. ГИИ может функционировать без непосредственного творческого действия со стороны пользователя, например, сделать фотографию или создать изображение с нуля. Такие инструменты, как фотоаппарат и Photoshop, принято рассматривать как продолжение творческих возможностей человека; они зависят от его непосредственных действий и решений. Фотоаппарат снимает реальные изображения, Photoshop улучшает или изменяет их, тогда как инструменты для создания цифровых изображений редактируют или создают элементы с нуля на основе пользовательских данных. Но даже на этих примерах мы видим различные уровни участия человека в творческом процессе. Например, при фотографировании нужно решить, что именно сфотографировать, возможно, даже выставить кадр, свет, выбрать объектив. В этот момент инструмент записывает и преобразует (в случае с цифровой фотографией) изображение в цифровой файл для вывода. Дополнительный творческий вклад может быть внесен в процессе обработки в компьютерной программе (например, Photoshop), когда полученное с помощью машины изображение подвергается дальнейшим изменениям. Эти и другие инструменты цифровой обработки изображений могут трансформировать фотографию лишь слегка, например, изменить освещение, обрезать изображение, либо внести серьезные изменения, например, удалить объекты или создать новые перед окончательным выводом в физическом или цифровом виде для распространения и общественного потребления (Aaland, 2006; Kelby, 2020).

Степень вовлеченности человека в процесс творчества вызывает серьезные споры в связи с ГИИ, поскольку считается, что последний автономно интерпретирует описания для создания нового контента с помощью алгоритма, используя свои выученные представления, а не воспроизводит конкретные фрагменты обучающих данных (Risi & Togelius, 2020). Такая способность создавать совершенно новый контент, зачастую неотличимый от произведений человека, порождает как возможности, так и проблемы. Она позволяет быстро генерировать контент в различных отраслях, однако поднимает юридические вопросы об авторстве, авторском праве и оригинальности, поскольку контент, созданный ИИ, часто не имеет непосредственно личного авторства, что необходимо для защиты авторских прав (Kibirige, 2024). Такое разрушение традиционных рамок авторского права объясняется прежде всего тем, что исторически авторское право было ориентировано на человеческое авторство как необходимое условие охраны интеллектуальной собственности (Ploman & Hamilton, 2024). Учитывая это, обычные структуры авторского права, основанные на принципах оригинальности и целенаправленного творческого процесса, сложно применить к произведениям, созданным или значительно модифицированным системами искусственного интеллекта. Такие системы действуют на основе алгоритмов и наборов данных, а не сознательного творчества.

Недавний пример, иллюстрирующий сложности использования ИИ с точки зрения авторского права, связан с делом Andersen et al. v. Stability AI Ltd от 12 августа 2024 г. В этом иске группа художников обвинила платформу Stability AI и другие компании, использующие ГИИ, в нарушении авторских прав путем обучения своих моделей с помощью миллиардов изображений, взятых из сети без разрешения правообладателей. Этот иск, который в настоящее время рассматривается в калифорнийских судах, представляет собой очередную попытку в рамках законодательства об авторском праве разобраться с тем, как эти технологии обучаются и создают контент. Центральное место в деле занимают вопросы о том, можно ли считать наборы данных, состоящие из защищенных авторским правом изображений, произведениями, нарушающими авторские права, и если да, то каким образом можно возложить ответственность на компании, разрабатывающие и внедряющие эти модели искусственного интеллекта (№ 23-cv-00201-WHO (N.D. Cal. Aug. 12, 2024). Эти вопросы говорят о сложной ситуации в существующем законодательстве об авторском праве, которое не соответствует технологическим процессам, основанным на данных, таким как ИИ. Поскольку эти платформы опираются на огромные объемы данных для создания творческих результатов, суды должны определить, является ли процесс использования защищенных авторским правом произведений для «обучения» модели искусственного интеллекта нарушением авторских прав или, как утверждают эти компании, «добросовестным использованием», учитывая то, как они были получены, и тот факт, что модели не копируют произведения в точности. Это дело, а также другие иски, связанные с такими компаниями, как Meta2 и OpenAI, подчеркивают острую необходимость в обновленной правовой базе, которая могла бы сбалансировать защиту интеллектуальной собственности с быстрым развитием технологий (Spica, 2024).

Для создания этих больших моделей изначально требовались человеческие творения; однако участие людей в результатах их работы ставится под сомнение, особенно в том, что касается носителя. Основная проблема заключается в основополагающем требовании авторского права к оригинальности, которое подразумевает определенную степень человеческого намерения и принятия творческих решений. Исторически сложилось так, что закон об авторском праве, согласно § 102 раздела 17 Свода законов США, требует наличия «автора-человека», чтобы произведения могли претендовать на авторское право. Это стандартное требование ставит под сомнение контент, созданный ИИ, поскольку в этих творениях отсутствует прямое авторство человека (Abbott & Rothman, 2023). Недавние судебные дела, такие как Allen v. U.S. Copyright Office (2024) (1:24-cv-2665), иллюстрируют юридические трудности, связанные с установлением авторства и защитой произведений, которые, как утверждается, были созданы при минимальном участии человека. В указанном деле художник Джейсон Аллен добивался авторских прав на картину Théâtre D'opéra Spatial (2022) (рис. 2), созданную им с помощью инструмента ГИИ Midjourney. Управление США по вопросам авторских прав отклонило заявку, сославшись на недостаточное участие человека, что является основным требованием американского законодательства об авторском праве. Аллен утверждал, что широкое использование им промптов представляет собой творческий процесс, что делает его законным автором картины.

Организация признана экстремистской, ее деятельность запрещена на территории Российской Федерации.

2

Однако, по мнению Управления, авторство и защита авторских прав требуют непосредственного творческого труда человека, а не просто руководства алгоритмом3.

Рис. 2. Джейсон М. Аллен, Théâtre D'opéra Spatial, 2022. Программа Midjourney (CC 0)

Это решение согласуется с другими недавними постановлениями. Например, в деле Thaler v. Perlmutter суд постановил, что «самостоятельные произведения», созданные искусственным интеллектом, не принадлежат области авторского права, поскольку в них отсутствует авторство человека. Спор начался в августе 2019 г. с изображения A Recent Entrance to Paradise (рис. 3), созданного, по словам художника Стивена Талера, самостоятельно с помощью инструмента Creativity Machine. Поскольку художник не отрицал, что истинным автором работы является машина, ему было отказано в защите авторских прав, хотя он и утверждал, что владеет самим электронным устройством4. Это дело иллюстрирует трудности с категоризацией произведений, созданных ИИ, в рамках традиционных авторских прав. Оно свидетельствует о необходимости разработки четких руководящих принципов в отношении степени участия человека, необходимого для получения авторских прав, особенно поскольку ИИ играет все более заметную роль в творческих процессах. Более того,

3 Brittain, B. (2024, September 26). Artist sues after US rejects copyright for AI-generated image. Reuters. https://clck.ru/3EfziK

4 Mathur, A. (2023, December 11). Case Review: Thaler v. Perlmutter (2023). Center for Art Law. https://clck. ru/3EfzpE

если законодатели лучше разберутся в процессах, используемых творческими работниками при создании контента с помощью этих инструментов, это неизбежно приведет к более детальному пониманию ими термина «самостоятельные произведения».

Рис. 3. Стивен Талер, A Recent Entrance to Paradise, 2023. Программа Creativity Machine (CC 0)

Учитывая указанные неоднозначные моменты, в данной статье мы рассмотрим вопрос о том, как могло бы измениться авторское право, чтобы лучше соответствовать сложности произведений, созданных при участии ИИ, и произведений, созданных самим ИИ, и тем самым лучше достигать своей цели - поддерживать как авторов-людей, так и развивающуюся сферу инновационных технологий. Хотя ИИ может самостоятельно генерировать творческий контент, здесь есть свои нюансы. Во-первых, даже при отсутствии авторства человека в процессах с минимальным использованием промптов эти инструменты и создаваемый в результате контент требуют пересмотра защиты авторских прав. Особенно это касается права собственности, добросовестного использования учебных баз данных и авторских прав (Jiang et al., 2023). Во-вторых, творческие работники, использующие технологии, основанные на искусственном интеллекте, должны иметь возможность защищать авторские права на свою работу, если они зарегистрируют или продемонстрируют «значительный вклад человека». Многие художники уже соответствуют этим критериям; они документируют свой творческий процесс, показывая, что использовали свои собственные работы для обучения моделей и продолжая формировать окончательный вид работ после их создания (Hutson et al., 2023).

Поэтому обновленная система авторского права должна включать гибкие стандарты для работ, созданных с помощью ИИ, и контента, созданного самим ИИ. Эти стандарты должны признавать как право авторов и художников на запрет использования их работ для обучения моделей (что существует в настоящее время), так и права творческих работников, использующих инструменты ИИ для создания творческих результатов. Такой подход предлагает сбалансированное решение, поощряющее инновации и одновременно уважающее традиционные представления о творчестве и авторстве. В конечном итоге, поскольку технологии ИИ все больше интегрируются в творческие индустрии, необходима юридическая переоценка авторского права, чтобы эта технология поддерживала творчество человека, не подрывая существующие права в области интеллектуальной собственности. Задача состоит не только в том, чтобы приспособить ИИ к авторскому праву, но и в том, чтобы разработать меры защиты особого вклада человека-творца в процессы, управляемые ИИ. Баланс между инновациями и защитой интеллектуальной собственности может обеспечить достижение справедливого и устойчивого будущего, в котором ИИ будет служить инструментом для самовыражения человека, а не заменять его.

1. Защита произведений, созданных искусственным интеллектом, в рамках авторского права

1.1. Требование авторства человека

Основой законодательства об авторском праве в США является авторство человека, как указано в § 102 раздела 17 Свода законов США. Этот правовой стандарт требует, чтобы произведения были результатом творческой деятельности человека, и этот критерий последовательно применяется к цифровым и аналоговым носителям. Правовая база построена на предпосылке, что закон должен стимулировать творческую деятельность человека, его оригинальность и личный вклад, необходимые для того, чтобы претендовать на право собственности на результат работы. Недавние дела, такие как Allen v. U.S. Copyright Office, показывают, что этот стандарт сложно применить к контенту, создаваемому искусственным интеллектом. Согласно судебным решениям по этому делу, в произведениях, созданных исключительно искусственным интеллектом, отсутствует человеческий фактор, необходимый для защиты авторского права (Kasap, 2021; Bridy, 2016). Это требование отражает такой важнейший элемент авторского права, как «участие человека», который состоит в том, чтобы творческие произведения содержали элементы самостоятельного, оригинального вклада. Последнее понятие остается центральным в американском авторском праве, несмотря на развитие технологий.

1.2. Роль основополагающих судебных решений в признании вклада человека

Такие знаковые дела, как Bridgeman Art Library v. Corel Corp. и Meshwerks, Inc. v. Toyota Motor Sales, U.S.A., Inc., еще раз подтверждают, что для защиты авторских прав необходимо участие человека в создании произведения, особенно в цифровой сфере. В этих делах подчеркивается, что цифровые репродукции или работы без существенного вклада человека не обладают оригинальностью и не подлежат защите авторским правом. В деле Bridgeman v. Corel суд постановил, что фотографические репродукции произведений искусства, находящихся в общественном достоянии, являются простыми механическими копиями, в которых недостаточно творческого вклада, чтобы

гарантировать защиту авторских прав (Kasap, 2021). Это судебное решение указывает, что цифровые репродукции или результаты работы искусственного интеллекта не получают автоматической защиты авторских прав, если в них не задействован значимый творческий потенциал человека. Существующие прецеденты подчеркивают необходимость значимого вклада человека. Это стандарт, которому противоречат произведения, созданные искусственным интеллектом, поскольку они зависят от алгоритмов машинного обучения, работающих при ограниченном контроле со стороны человека (Burylo, 2022).

Еще одним важным прецедентом стало дело Meshwerks v. Toyota, 528 F.3d 1258 (10th Cir. 2008), в котором речь шла о создании цифровых каркасных моделей автомобилей Toyota. Компания Meshwerks, занимающаяся цифровым дизайном, создала эти модели для маркетинговых материалов компании Toyota, но последняя использовала их вне рамок соглашения, что привело к спору об авторских правах. Суд постановил, что цифровые каркасные модели компании Meshwerks не подлежат защите авторским правом, поскольку являются точным отображением автомобилей Toyota без какого-либо дополнительного творческого вклада или оригинальности. Это решение имеет большое значение для цифровых художников и всех, кто использует инструменты искусственного интеллекта, поскольку оно подчеркивает, что одного технического навыка использования программного обеспечения для воспроизведения существующих объектов или работ недостаточно для соответствия стандарту защиты авторских прав. Как и в предыдущем деле, это судебное решение показывает, что оригинальность цифровых произведений должна быть обусловлена творческим выбором человека, а не только работой технологии.

1.3. Оригинальность и фиксация в произведениях изобразительного искусства

Произведения изобразительного искусства, подлежащие охране авторских прав, должны отвечать двум критериям: оригинальность и фиксация. Первый критерий требует, чтобы произведение было создано самостоятельно и содержало минимальный творческий компонент; требование фиксации подразумевает, что оно должно быть запечатлено на материальном носителе, как указано в § 102(а) раздела 17 Свода законов США. Критерий оригинальности уточнялся в таких делах, как Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co., когда Верховный суд США постановил, что необходима лишь минимальная степень творчества, но простые механические процессы не удовлетворяют этому требованию (Yu, 2017). Эти два критерия - оригинальность и фиксация - создают проблемы для произведений, созданных ИИ, поскольку творческая роль человека-оператора часто ограничивается вводом промптов, а не активным формированием конечного результата. В результате произведения, созданные исключительно ИИ, без достаточного творческого вклада человека, не соответствуют этим юридическим требованиям - стандарту, который в настоящее время поддерживается в американском законодательстве об авторском праве (Hedrick, 2018).

Хотя системы ИИ способны генерировать визуальные произведения, эти произведения все равно должны быть зафиксированы на материальном носителе, как того требует § 102(a) раздела 17 Свода законов США. Такая фиксация может происходить в цифровом формате, например, в виде файла, хранящегося на компьютере, или в физическом формате, например, в виде печатного изображения. Однако сама по себе фиксация не удовлетворяет требованиям охраны авторских прав; в

создании произведения должны быть задействованы творческие способности человека. В случаях сотрудничества человека и ИИ закон об авторском праве может признать человека единственным автором при условии, что его вклад в значительной степени определяет творческий результат. Например, если человек-художник использует ИИ для создания предварительных эскизов, а затем существенно изменяет результат, то конечная работа может считаться продуктом человеческого авторства, поскольку художник осуществляет творческий контроль над созданным ИИ контентом. В «Сборнике законов» говорится, что если человек «выбрал или расположил элементы достаточно творческим образом», то полученное произведение может быть защищено авторским правом (Compendium, § 906.1).

1.4. Произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта, и творчество человека

Согласно американскому законодательству об авторском праве, произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта, которые предполагают значительный вклад человека, могут претендовать на защиту авторских прав. Закон об авторском праве допускает охрану частей произведения, созданных человеком, которые могут включать в себя дизайн промптов, отбор и пост-обработку; при этом чисто машинный контент исключается из сферы авторских прав. В таких основополагающих делах, как, например, Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co., было установлено, что для защиты авторских прав требуется минимальный уровень творческого участия. Например, достаточно оригинального расположения фактических данных, что еще раз подчеркивает важность человеческого выбора в установлении оригинальности (Kasap, 2021). В этом отношении участие человека имеет решающее значение: например, применение фильтра Photoshop само по себе не составляет оригинальности для целей авторского права, но творческие решения относительно композиции, тональности или визуального послания могут превысить порог, необходимый для охраны материала авторским правом (Burylo, 2022).

Принцип творческого участия человека как определяющего фактора в авторском праве был также подтвержден в деле Mannion v. Coors Brewing Co, где подчеркивалось, что авторское право требует отличительных творческих решений, отражающих личное самовыражение автора. В работе, выполняемой с помощью ИИ, эти человеческие решения могут включать в себя не только первоначальный дизайн промптов, но и последующие решения о доработке или изменении созданного контента, как указано в недавних рекомендациях Управления США по вопросам авторского права (Horzyk, 2023). Эти рекомендации предполагают, что, хотя авторское право может применяться к работам, созданным с помощью ИИ, оно не будет распространяться на те части работы, которые были созданы без участия человека.

Вклад человека по-прежнему является решающим фактором при определении авторских прав, особенно в произведениях, созданных с помощью ИИ. Управление США по вопросам авторского права разъяснило, что результаты работы ИИ могут подлежать охране, если в них присутствует значительный вклад человека, например, стилистические или структурные решения, формирующие конечный результат. Однако без такого руководства со стороны человека содержание вряд ли будет отвечать требованию оригинальности, предъявляемому авторским правом. Это подчеркивалось в решении по делу Zarya of the Dawn, где изображения, созданные ИИ, были признаны не подлежащими охране, поскольку отсутствовал творческий вклад человека в процесс (Iaia, 2022). Вклад человека может проявляться в различных формах

на протяжении всего творческого процесса с участием ИИ, от выбора баз данных до определения промптов и доработки результатов. Это тонкое различие между использованием ИИ в качестве простого инструмента и осуществлением творческого контроля имеет решающее значение при определении охраны авторских прав на произведения, созданные с помощью ИИ (Dimitrova, 2023).

2. Использование материалов, защищенных авторским правом, для обучения искусственного интеллекта

2.1. Проблемы обучающих данных и нарушения авторских прав

Для получения высококачественных результатов модели ГИИ опираются на обширные базы данных, в которые часто непреднамеренно попадают произведения, защищенные авторским правом. Эта практика вызывает серьезные юридические вопросы, поскольку использование таких материалов, защищенных авторским правом, может представлять собой их нарушение. В деле Andersen v. Stability AI истцы-художники утверждали, что их работы были включены в обучающие базы данных без разрешения, тем самым их авторские права были нарушены. Этот и подобные случаи указывают на возможность несанкционированного использования при обучении ИИ материалов, защищенных авторским правом, и на необходимость разработать более четкие правовые нормы, регулирующие использование этими системами таких материалов (Sobel, 2021).

Широкое распространение этих моделей выдвигает на первый план вопрос законности использования защищенных авторским правом материалов в обучающих базах данных. Эксперты в области права утверждают, что отсутствие прозрачности в отношении источников, используемых в обучении, может привести к непреднамеренному нарушению авторских прав, поскольку материалы, защищенные авторским правом, часто берутся из Интернета без явного разрешения. Это побудило творческих работников и законодателей выступить за создание норм, которые защищали бы интеллектуальную собственность, не препятствуя инновациям в области ИИ (Lucchi, 2024).

В США есть мнение, что «доктрина добросовестного использования» может стать правовой основой для использования работ, защищенных авторским правом, в процессе обучения при определенных условиях. Указанная доктрина обычно разрешает ограниченное использование защищенных авторским правом материалов без разрешения, особенно если такое использование является преобразующим или служит общественной пользе. Однако критики утверждают, что использование баз данных, защищенных авторским правом, не является по своей сути преобразующим, поскольку модели часто воспроизводят стилистические элементы этих работ, а не создают оригинальный контент. Суды еще не до конца разобрались, применима ли доктрина добросовестного использования к обучающим наборам данных, в результате чего разработчики сталкиваются с неопределенностью в отношении потенциальной ответственности (Torrance & Tomlinson, 2023). В ответ на эти проблемы некоторые разработчики начали заключать лицензионные соглашения с правообладателями, чтобы избежать исков о нарушении прав. Лицензирование дает возможность законно использовать материалы, защищенные авторским правом, для обучения ИИ, обеспечивая авторам выплату компенсации и соблюдение их прав. Этот подход отражает более широкую тенденцию к регулированию использования данных, защищенных авторским правом, с целью защиты интересов создателей оригинальных материалов и установления более четких стандартов для отрасли в целом (Samuelson, 2023).

2.2. Производные произведения и контент, созданный искусственным интеллектом

Согласно § 101 раздела 17 Свода законов США, производное произведение - это произведение, которое основано на существующих произведениях или преобразует их в новое творение. В контексте ИИ эта концепция очень актуальна, особенно когда созданный ИИ контент очень похож на исходные обучающие данные. Если человек-художник вносит значительные изменения в сгенерированный ИИ результат, например, добавляет новые элементы или меняет стиль, то полученное произведение может квалифицироваться как производное в соответствии с Законом об авторском праве. Такой статус предоставляет полученному произведению защиту авторских прав в зависимости от оригинальности, привнесенной человеческим вмешательством (Gervais, 2022).

Понятие производных произведений подчеркивает важность человеческого творчества в авторском праве. Если система искусственного интеллекта создает произведение на основе материалов, защищенных авторским правом, а человек творчески адаптирует или преобразует этот результат, то конечный продукт может получить авторскую защиту на элементы, созданные человеком. Это различие является ключевым для пользователей ИИ, добивающихся авторского права на модифицированные результаты работы ИИ, поскольку требует от человека существенного, оригинального вклада, выходящего за рамки первоначального результата работы ИИ (Henderson et al., 2023).

Чтобы авторско-правовая охрана распространялась на производное произведение, созданное с помощью ИИ, вклад человека должен соответствовать стандарту оригинальности. Этот порог, как определено в деле Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co., требует минимальной степени творчества, достаточной для того, чтобы отличить произведение от простого воспроизведения. В контексте ИИ это может означать выбор уникальных результатов, их модификацию для передачи определенного смысла или включение элементов личного стиля. Этот порог подчеркивает, что оригинальность является основополагающим требованием авторского права, гарантируя, что только работы с человеческим вкладом подлежат правовой защите (Wagh et al., 2023).

2.3. Международные подходы и исключения в области использования текста и получения данных

В Европе действует исключение из правил по работе с текстом и извлечению данных, предусмотренное Директивой ЕС об авторском праве на едином цифровом рынке. Оно предлагает особый подход, позволяющий использовать материалы, защищенные авторским правом, в обучении ИИ для исследовательских и некоммерческих целей при соблюдении определенных условий. Это исключение позволяет разработчикам ИИ использовать материалы, защищенные авторским правом, не нарушая последнего, если правообладатели не выразили явного отказа от использования. Такой подход контрастирует с американской доктриной добросовестного использования и подчеркивает, что международные стандарты авторского права могут сильно различаться, создавая проблемы для работы систем ИИ в разных странах (Sobel, 2021).

В настоящее время продолжаются судебные процессы, такие как дело Andersen v. Stability AI, которые могут изменить законодательство об авторском праве применительно к ИИ. Требование к разработчикам получать явно выраженное согласие на использование обучающих данных может наложить на компании, занимающиеся ИИ, существенное финансовое и логистическое бремя, что потенциально замедлит развитие этой области. И наоборот, решения в пользу добросовестного использования обучающих данных могут ослабить защиту, предоставляемую произведениям, защищенным авторским правом, что вызовет у творческих работников опасения по поводу упущенной выгоды и нелицензионного использования. Исходы таких дел, вероятно, повлияют на законодательные усилия по совершенствованию законодательства об авторском праве применительно к ИИ и генеративным моделям (McCann, 2021). Споры об использовании моделями ИИ данных, защищенных авторским правом, привлекают внимание к противоречию между защитой прав авторов и стимулированием технологических инноваций. Правоведы утверждают, что законодательство об авторском праве должно развиваться с учетом уникальных потребностей ИИ, не ущемляя при этом права интеллектуальной собственности оригинальных авторов. Среди предложений - установление более четких стандартов для производных произведений, создание специальных рамок лицензирования ИИ и пересмотр принципа добросовестного использования для обеспечения учета проблем, возникающих при создании контента на основе ИИ (Elkin-Koren et al., 2023).

3. Проблемы в области законодательства 3.1. Судебные процессы и прецеденты

Идущие в настоящее время судебные процессы, связанные с использованием моделями ИИ материалов, защищенных авторским правом, иллюстрируют растущие правовые проблемы в области генеративного искусственного интеллекта и законодательства об авторском праве. Например, такие коллективные иски, как Andersen v. Stability AI, привлекли внимание к нелицензионному использованию защищенных авторским правом материалов в обучающих базах данных. В них истцы утверждают, что компании, занимающиеся разработкой ИИ, использовали работы художников без разрешения. Эти дела могут создать важные прецеденты, поскольку они касаются больших наборов данных, обычно взятых из Интернета, а значит, поднимают вопросы о правах собственности и лицензионных требованиях для целей обучения ИИ. Судебные решения по этим вопросам в будущем помогут сформулировать рекомендации относительно практик обучения, допустимых с точки зрения авторского права (Samuelson, 2023).

Юридический прецедент играет важную роль в установлении стандартов работы ИИ с контентом, защищенным авторским правом. Судебные решения по таким делам, как Allen v. U.S. Copyright Office и Bridgeman v. Corel, подчеркивают необходимость авторства человека для защиты в рамках авторского права, определяя это требование как существенное для произведений, созданных ИИ. Эти решения показывают, что без существенного участия человека защита авторских прав не может быть распространена на созданный ИИ контент. Такой правовой подход усиливает требование оригинальности в авторском праве и подчеркивает ограничения в защите произведений, появившихся исключительно в результате автоматизированных процессов (James, 2024).

Результаты этих судебных разбирательств уже сегодня влияют на законодательные дискуссии о необходимости прозрачности в обучении моделей и использовании данных. Например, предлагаются меры по обеспечению прозрачности, требующие от разработчиков раскрывать источники данных, используемых при обучении, что повысит подотчетность и предоставит авторам больше возможностей контроля своих работ. Некоторые законодатели считают, что для защиты прав создателей и поддержки инноваций необходимы более четкие руководящие принципы. Это свидетельствует о том, что политики должны найти тонкий баланс для решения этих сложных вопросов (Mensah, 2023).

Кроме того, акцент на творчестве человека как необходимом условии авторского права стимулировал предложения по созданию специальных правил для произведений, созданных ИИ, в которых вклад человека минимален. Эти предложения направлены на разграничение контента, полностью созданного ИИ, и произведений, созданных с помощью ИИ, где решения человека в значительной степени определяют результат. Если такие правила будут приняты, они обеспечат более четкое разграничение и помогут авторам, разработчикам ИИ и органам по обеспечению авторского права более эффективно ориентироваться в претензиях в этой области. Принимаемые правовые решения послужат основой для выработки более четкой политики в области авторского права, касающейся роли ИИ в творческих процессах (Atilla, 2024).

3.2. Международные правовые подходы

Подходы к ИИ и авторскому праву сильно различаются в разных юрисдикциях, отражая их правовые традиции и отношение к интеллектуальной собственности. Европейский союз в своей Директиве по авторскому праву принял исключение из правил для работы с текстом и данными, разрешив использовать защищенный авторским правом контент для обучения ИИ в определенных, в основном некоммерческих, контекстах. Этот подход контрастирует с подходом Соединенных Штатов, где доктрина добросовестного использования обеспечивает разработчикам ИИ доступ к материалам, защищенным авторским правом, хотя об адекватности данного положения ведутся постоянные споры. Эти различия свидетельствуют о сложности создания единой глобальной структуры в области ИИ и авторского права (Kretschmer et al., 2024). Так, в британском законодательстве об авторском праве была принята не американская модель добросовестного использования, а подход «добросовестной сделки», который ограничивает сферу действия исключений из авторского права. Недавние дискуссии в Великобритании предполагают возможность перехода к более гибкой системе, которая учитывала бы инновации в области ИИ, как это делается в положениях ЕС о работе с текстом и данными. Это сблизит законодательства Великобритании и ЕС и позволит создать сбалансированную систему, предусматривающую ограниченный доступ ИИ к контенту, защищенному авторским правом, при регулируемых обстоятельствах (Ploman & Hamilton, 2024).

Для авторов различия в политике разных стран в области авторского права представляют собой серьезные проблемы при защите их прав в разных юрисдик-циях. Поскольку эти системы работают в глобальном масштабе, отсутствие единых стандартов авторского права создает неопределенность, когда произведение может

быть защищено от нелицензионного использования в одной стране, но уязвимо в другой. Чтобы контролировать использование своих произведений на международном уровне, авторы вынуждены разбираться в этих трансграничных правовых противоречиях, полагаясь на местные нормы лицензирования или на технологические решения, такие как блокчейн (Mia et al., 2023). Технология блокчейн - это одно из решений, предложенных для международной защиты авторских прав на цифровой контент. Содержащиеся в блокчейне неизменяемые записи о правах собственности и условиях лицензирования дают авторам возможность отслеживать свои работы за пределами страны. Хотя эта технология многообещающая, необходимо существенно доработать ее юридический аспект, чтобы она стала применима в широких масштабах, поскольку законодательство в области авторского права во многих юрисдик-циях пока не поддерживает защиту на основе блокчейна (Bonnet & Teuteberg, 2023).

Кроме того, перед законодателями стоит задача сбалансировать защиту авторских прав с целью развития в области ИИ и цифрового контента. В дискуссиях, ведущихся в ЕС, США и Великобритании, подчеркивается необходимость создания норм, способных адаптироваться к развивающимся технологиям, соблюдая при этом права создателей контента. По мере развития прикладных аспектов в этой области изменения в законодательстве должны коснуться таких вопросов, как прозрачность, справедливая компенсация авторам и сотрудничество на международном уровне для установления эффективной защиты авторских прав в цифровую эпоху. Продолжающиеся дискуссии и инновации в законодательстве свидетельствуют о постепенном подходе к реформе авторского права, направленной на выработку гибких мер защиты, соответствующих быстрому прогрессу технологий.

4. Подходы к пересмотру законодательства об авторском праве в связи с генеративным искусственным интеллектом

4.1. Создание гибких норм в области интеллектуальной собственности

С быстрой интеграцией искусственного интеллекта в творческие сферы все более очевидной становится необходимость гибких стандартов в области интеллектуальной собственности (далее - ИС). Лицензирование Creative Commons (CC) - это гибкая система авторского права, которая позволяет авторам давать разрешение другим лицам на использование и распространение своих работ, сохраняя при этом ряд прав на них. Изначально этот порядок лицензирования был разработан с целью поощрить открытый обмен знаниями и продуктами творчества. Лицензии CC предлагают ряд вариантов для авторов, которые хотят сохранить контроль использования их работ без традиционных ограничений законодательства об авторском праве. Лицензии CC варьируются от самых разрешительных, которые позволяют пользователям свободно распространять и изменять произведение, до более ограничительных, которые налагают рамки на использование, распространение и адаптацию произведений (Longpre et al., 2023).

Ключевой особенностью лицензирования Creative Commons является его адаптивность; оно позволяет авторам настраивать степень защиты и свободы для их произведений. Лицензии обычно включают несколько основных компонентов:

1. Атрибуция (BY): требование пользователям указывать автора при распространении или использовании произведения.

2. Некоммерческое использование (NC): использование произведения разрешено только в некоммерческих целях; тем самым защищается право создателя на монетизацию своего произведения в других контекстах.

3. Использование без производных (ND): пользователям запрещено изменять произведение, что гарантирует его сохранение в первоначальном виде.

4. Распространение адаптаций (SA): пользователи могут распространять адаптации произведения на тех же лицензионных условиях, что и оригинал; тем самым поощряется аналогичный уровень открытости для любых производных работ.

Эти модульные варианты дают возможность авторам определенно указать, как именно можно использовать их произведение, что снижает юридическую двусмысленность. Каждый вариант лицензии CC четко выражен и является юридически обязательным. Такое лицензирование признано во всем мире, что делает его эффективным на международном уровне.

В контексте ИИ лицензирование обучающих данных по модели Creative Commons могло бы ввести функцию «согласия» или «отказа», позволяющую авторам указывать, можно ли использовать их работы для обучения моделей. Предложенная схема поможет решить проблемы авторского права, установив четкие разрешения на использование наборов данных. Например, автор может наложить ограничение «Некоммерческое использование», чтобы предотвратить использование его работы для приложений ИИ, нацеленных на получение прибыли, или ограничение «Атрибуция», чтобы гарантировать признание его вклада. Предоставление разработчикам ИИ четких разрешений с помощью такой стандартизированной системы поможет снизить риски несанкционированного использования, обеспечивая соблюдение прав авторов в сфере ИИ.

Еще одним возможным решением проблем авторского права, с которыми сталкиваются творческие работники, является использование метаданных. Метаданные, то есть «данные о данных», представляют собой описательную информацию, встроенную в цифровые файлы для передачи сведений об их содержании, правах собственности и использования. Метаданные обычно содержат имя автора, дату создания, статус авторского права, условия лицензирования и допустимые виды использования. Это делает их мощным инструментом для управления авторскими правами (Majumdar et al., 2023). Такая встроенная информация перемещается вместе с цифровым произведением, информируя пользователей и автоматизированные системы о правовом статусе произведения и его использовании.

При управлении цифровыми правами и распространении контента метаданные играют важную роль, обеспечивая прозрачность и выполнимость условий авторского права и лицензирования. Встраивая данные об авторских правах непосредственно в файлы, авторы и правообладатели могут устанавливать границы их использования, не полагаясь только на внешние уведомления об авторских правах. Например, когда кто-то открывает файл или пытается изменить произведение, имеющее цифровую защиту, метаданные служат встроенной ссылкой на условия, на которых можно использовать или изменять контент. Система метаданных уже широко применяется в таких отраслях, как издательское дело и фотография, где отслеживание прав в разных форматах, на разных платформах и у разных пользователей имеет решающее значение (Pellegrini, 2023).

В контексте ИИ встраивание метаданных о правах может стать мощным инструментом регулирования использования защищенного авторским правом контента в обучающих наборах данных. Поскольку модели ИИ часто обучаются на основе обширных наборов данных, включающих текст, изображения или аудиозаписи, метаданные могут выполнять функцию защиты, информируя систему ИИ о конкретных ограничениях. Например, метаданные файла с изображением укажут на запрет коммерческого использования, сигнализируя разработчикам ИИ или конечным пользователям о том, что этот контент не может быть монетизирован без дополнительных разрешений. При стандартизации наборов данных такие метаданные могут быть интегрированы в рабочие процессы обучения ИИ, где алгоритмы смогут определять поля метаданных и отсеивать ограниченный контент, снижая риск несанкционированного использования.

В идеале применение метаданных в ИИ предполагает наличие стандартизированной схемы метаданных для контента, используемого в системах ИИ. Такая схема могла бы включать поля, специально предназначенные для использования ИИ, например, «Разрешено для обучения ИИ» или «Не для производных работ ИИ». Это позволило бы авторам указывать, может ли их работа способствовать созданию контента, генерируемого ИИ, и каким образом. Тем самым будет обеспечена прозрачность и подотчетность при обработке данных ИИ, а авторы смогут выбирать, каким образом их работы будут использоваться при обучении ИИ, соблюдая при этом Закон об авторском праве. Кроме того, с помощью метаданных можно отслеживать результаты работы ИИ - системы могут маркировать контент, созданный на основе наборов данных с определенными правами на использование, гарантируя, что все производные работы соответствуют заданным условиям. Такой подход полезен в правовом контексте, поскольку позволяет соблюдать нормы авторского права и одновременно поддерживает модель ответственного развития ИИ, которая признает и уважает права интеллектуальной собственности.

4.2. Пересмотр понятия авторства в аспекте сотворчества с искусственным интеллектом

Дело Zarya of the Dawn (2022) (рис. 4) ярко иллюстрирует изменения позиций авторского права в отношении контента, созданного ИИ, и важности вклада человека в определение авторских прав. Управление США по вопросам авторского права первоначально отказало в защите авторских прав на этот графический роман, созданный Крис Каштановой с помощью искусственного интеллекта. Основанием послужило то, что изображения, созданные с помощью программы Midjourney, не несут достаточного творческого вклада человека, чтобы претендовать на защиту авторских прав. Однако такая защита была предоставлена на авторское повествование и общую структуру комикса, что подчеркивает различие между компонентами, сгенерированными исключительно ИИ, и элементами, созданными человеком. Управление США по вопросам авторского права отметило, что закон об авторском праве, согласно § 102 раздела 17 Свода законов США, содержит требование оригинального авторства, которое ИИ сам по себе выполнить не может. Это решение демонстрирует, что Управление настаивает на сохранении творчества человека в качестве центрального элемента авторского права, то есть что значимый человеческий вклад необходим для юридического признания авторства (Klukosky & Kohel, 2024).

Учитывая современное состояние авторского права и то, что инструменты ГИИ, такие как Midjourney и DALL-E, предоставляют беспрецедентные возможности для создания произведений искусства, следует обратить особое внимание на тот факт, что для создания работ, охраняемых авторским правом, необходимы промпты и творческое руководство со стороны человека. Эти инструменты работают путем синтеза результатов, основанных на огромных массивах данных и алгоритмических шаблонах, что означает, что с юридической точки зрения они функционируют как продолжение человеческого замысла, а не как независимые творцы. Такой подход согласуется с юридическими прецедентами, такими как дела Feist Publications и Meshwerks, где было установлено, что оригинальность проистекает из творческих усилий человека, а не из механического воспроизведения. Следовательно, степень участия человека в управлении результатом имеет решающее значение для определения авторских прав на произведения, созданные с помощью ИИ (Militsyna, 2023).

Поэтому установление авторских прав на произведения, созданные ИИ, зависит от вида вклада человека, демонстрирующего оригинальность и принятие творческих решений. Это важнейшие компоненты авторского права (табл.). Например, разработка описаний - промптов - является важнейшим и основополагающим элементом участия человека в создании произведений искусства, генерируемых ИИ. С помощью подробных инструкций, определяющих стиль, композицию и тематическую направленность, человек-создатель закладывает концептуальную основу, которую затем выполняет инструмент ИИ. Этот процесс соответствует принципам, проиллюстрированным в деле Mannion v. Coors Brewing Co., где суд признал, что именно творческий выбор, например, освещения и кадрирования, придает фотографии оригинальность, необходимую для авторского права. Аналогичным образом, продуманное описание отражает уникальное творческое видение человека-пользователя и демонстрирует вклад человека в художественный процесс, давая возможность позиционировать результат как объект авторского права (Burylo, 2022).

Компоненты авторского права

Вид вклада человека

Описание

Правовой прецедент

Творческая разработка описания

Разработка подробного описания (например, указание на художественный стиль, композицию, тему) создает концептуальную основу для результатов работы ИИ, отражающих творческий потенциал и намерения человека

Mannion v. Coors Brewing Co.: Суд признал, что такие творческие решения, как освещение и кадрирование, делают произведение оригинальным

Отбор результатов

Отбор конкретных результатов работы ИИ из множества вариантов предполагает субъективный выбор, соответствующий художественному видению создателя, подобно тому, как фотограф выбирает финальные кадры

Garcia v. Google, Inc.: суд подчеркнул, что контроль окончательного варианта работы является необходимым условием авторства

Последующая обработка

и совершенствование результата

Улучшение или изменение изображений, созданных искусственным интеллектом, путем корректировки цветов, изменения композиции или добавления элементов вносит уникальный элемент творчества, превращая результат в производное произведение, отражающее творческие способности человека

Meshwerks, Inc. v. Toyota Motor Sales, U.S.A., Inc.: суд постановил, что существенные изменения позволяют считать произведение оригинальным

Концептуальный замысел

и художественная идея

Всеобъемлющее художественное видение и тематика (например, социальные проблемы, эстетика), привнесенные человеком-создателем, определяют суть конечного произведения, свидетельствуя о его оригинальности

Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co.: суд подчеркнул требование к оригинальности, предполагающее творческий подход и замысел

Критерий авторства человека

Степень участия человека, включая текстовые и повествовательные элементы, определяет авторское право; недостаточно наличия контента, созданного только искусственным интеллектом

Решение Управления США по вопросам авторского права по делу Zarya of the Dawn: установлено авторское право на повествование, написанное человеком, но не на изображения, сгенерированные ИИ без участия человека

Создание производных работ

Преобразование результатов работы ИИ с помощью творческих корректировок соответствует принципам оригинальности, поскольку защита авторских прав может распространяться на производные работы, если вклад человека в них значителен

§ 101 раздела 17 Свода законов США: производные произведения определяются как работы, которые преобразуют или развивают ранее существовавшие материалы путем творческих дополнений

Еще одним ключевым показателем авторства человека является процесс отбора результатов из множества сгенерированных ИИ вариантов. Как фотограф перебирает множество снимков, чтобы найти те, которые лучше всего соответствуют его художественному замыслу, так и процесс выбора конкретных результатов работы ИИ из множества сгенерированных вариантов представляет собой отдельный уровень творческого самовыражения. Такой процесс принятия решений является неотъемлемой частью формирования конечной работы и воплощает уникальное художественное видение автора, что дает основание для защиты авторских прав. При выборе одной версии вместо другой автор выносит субъективное суждение, согласуя результат со своим определенным видением и подчеркивая незаменимость человеческого выбора (Wan & Lu, 2021).

Далее, процессы последующей обработки и доработки результатов вносят значительный вклад в установление авторских прав. Когда автор изменяет сгенерированное ИИ изображение, улучшает его элементы, корректирует цветовые решения

или изменяет композицию, он вводит новые творческие измерения, которые поднимают работу выше простого автоматического результата. Такая форма вклада человека отражена в деле Meshwerks, где суд отметил, что существенные изменения придают свойство оригинальности цифровым изображениям. В контексте ИИ существенная обработка превращает созданный контент в производное произведение, несущее отпечаток человеческого творчества, что служит основанием для защиты авторских прав и подчеркивает важную роль человека в творческом преобразовании (Geiger, 2024).

Помимо технической составляющей, основополагающее значение для установления авторства имеют концептуальный замысел и художественная идея, которыми руководствуются при использовании инструментов ИИ. Независимо от того, используются ли инструменты ИИ для исследования сложных социальных тем, передачи конкретных сообщений или воплощения определенной эстетической философии, именно видение человека-создателя в конечном итоге формирует суть произведения. Эта концепция тесно перекликается с выводами по делу Mannion, где суд признал творческие решения фотографа ключевым фактором, определяющим авторское право на произведение. В произведениях, создаваемых ИИ, именно намерения человека и его философский подход обеспечивают соответствие требованию оригинальности в Законе об авторском праве, подтверждая, что ИИ - это инструмент, служащий широким художественным целям человека-создателя (Kasap, 2021).

Каждый из видов вклада человека отражает спектр творческого участия, который отличает работы, созданные с помощью ИИ, от простого алгоритмического результата. Эти элементы - от конкретизации описаний до отбора вариантов, от существенной пост-обработки до выбора тематики - подчеркивают, что значимое человеческое творчество остается центральным основанием претензий на авторское право в эпоху ИИ. Технология ИИ все более совершенствуется, однако необходимость значительного вклада человека всегда будет оставаться краеугольным камнем авторского права, поддерживая баланс между технологическими инновациями и признанием авторства человека.

Разнообразие видов вклада человека говорит о том, что ИИ следует понимать как инструмент, расширяющий, а не заменяющий человеческое творчество. Как указано в «Сборнике практических решений» Управления США по вопросам авторского права, чтобы произведение соответствовало стандарту оригинальности, требуемому Законом об авторском праве, вклад человека должен быть значительным. Этот принцип подкрепляет позицию Управления в деле Zarya of the Dawn и согласуется с § 102 раздела 17 Свода законов США, в котором подчеркивается критерий авторства человека. В будущем авторское право в контексте ИИ, вероятно, также будет фокусироваться на том, является ли творческий вклад человека достаточно значительным, чтобы соответствовать порогу оригинальности (Fenwick & Jurcys, 2023).

Ряд практик усиливают основания для защиты авторских прав при использовании инструментов ИИ. Во-первых, это разработка детального описания, демонстрирующего оригинальность и креативность произведения. Во-вторых, это отбор вариантов из сгенерированных ИИ результатов, отражающий художественное видение автора. В-третьих, значительная последующая обработка превращает результат работы ИИ в производное произведение, подчеркивая вклад человека. И наконец, обеспечение целостности концептуальной структуры, отражающей замысел художника. Все это служит обоснованием для защиты авторского права, подтверждая, что ИИ является просто сложным инструментом, а не независимым творцом. Исходя из

этих соображений, потенциальный пересмотр рамок авторского права может привести к созданию новой категории, признающей работы, созданные с помощью ИИ, в качестве продукта совместного творчества. Определяя ИИ как инструмент, способствующий творчеству, а не как независимого творца, авторское право может разрешить существующее противоречие, признав роль как человека, так и ИИ. Такой подход позволяет уважать творческие способности человека и в то же время учитывать возможности ИИ, гарантируя, что Закон об авторском праве останется актуальным в условиях творческого ландшафта, все более интегрированного с технологиями ИИ.

Заключение

По мере расширения присутствия искусственного интеллекта в творческих областях возникает необходимость в новой правовой базе, позволяющей сбалансировать инновации и защиту авторских прав человека. Существующие структуры авторского права, в основном разработанные на основе традиционных концепций человеческого творчества, сталкиваются с проблемами при рассмотрении произведений, созданных ИИ. Пересмотр правовой базы позволит учесть уникальные возможности ИИ, сохраняя при этом основные принципы авторского права и подчеркивая, что творческая деятельность человека по-прежнему важна для признания авторства. Ученые предлагают адаптивную модель авторского права, закрепляющую роль ИИ как инструмента человеческого творчества, не предоставляя самому ИИ защиту авторских прав (Geiger, 2024). При формировании этой системы законодателям необходимо найти тонкий баланс между стимулированием технологических инноваций и обеспечением сохранения контроля авторов над своей интеллектуальной собственностью. По мере того как системы ИИ становятся все более автономными, растут требования к прозрачности, соблюдению этических стандартов и защите прав. Сбалансированный подход предполагает создание отдельной правовой категории для совместных работ человека и ИИ, признавая ИИ в качестве инструмента и одновременно защищая центральную роль человека в творческом процессе.

Что касается будущих совместных работ человека и ИИ, то развивающиеся возможности ИИ предполагают постепенное изменение объема и вида вклада человека, необходимого для обеспечения защиты авторских прав. Аспекты творческого процесса могут все больше автоматизироваться посредством технологий ИИ, однако правовая база, скорее всего, будет по-прежнему подчеркивать вклад человека как основополагающий фактор оригинальности. Признание ИИ в качестве соавтора при соблюдении строгих правил может помочь определить новую модель авторства, в которой ИИ способствует человеческим инновациям, но не заменяет их. Практические последствия для авторского права связаны с усилением человеческого фактора в творческих процессах. ИИ может генерировать сложные результаты, но авторское право должно основываться на очевидном вкладе человека. Принятие критериев значимого человеческого вклада, такого как творческие описания или постобработка, должно послужить основой для определения авторства и защиты прав авторов в мире, неотъемлемой частью которого является ИИ.

Этот развивающийся правовой ландшафт также влечет за собой этические последствия. Принятие ИИ в качестве творческого инструмента способствует созданию модели устойчивого сотворчества, в которой ИИ расширяет творческие возможности человека, а не конкурирует с ним. Встраивая принципы прозрачности

и справедливости в систему авторского права, законодатели могут защитить индивидуальные права, поощряя ответственное использование ИИ в творческих областях. В конечном итоге баланс между защитой и инновациями в эпоху ИИ требует как гибкости, так и последовательности правовых норм. Авторское право должно развиваться, чтобы отражать трансформационный потенциал ИИ и одновременно укреплять заложенные в нем принципы, ориентированные на человека. Благодаря правовым реформам творческая индустрия сможет извлечь выгоду из достижений технологии ИИ, не подрывая основополагающую роль авторства человека.

Список литературы

Aaland, M. (2006). Photoshop Elements 3 Solutions: The Art of Digital Photography. John Wiley & Sons. Abbott, R., & Rothman, E. (2023). Disrupting creativity: Copyright law in the age of generative artificial intelligence.

Florida Law Review, 75, 1141-1201. Atilla, S. (2024). Dealing with Al-generated works: lessons from the CDPA section 9 (3). Journal of Intellectual

Property Law and Practice, 19(1), 43-54. https://doi.org/10.1093/jiplp/jpad102 Bonnet, S., & Teuteberg, F. (2023). Impact of blockchain and distributed ledger technology for the management of the intellectual property life cycle: A multiple case study analysis. Computers in Industry, 144, 103789. https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103789 Bridy, A. (2016). The Evolution of Authorship: Work Made by Code. Columbia Journal of Law and the Arts, 39,

395-401. https://doi.org/10.7916/D8CV4J6W Burylo, Y. (2022). Al generated works and copyright protection. Entrepreneurship, Economy and Law, 3, 7-13.

https://doi.org/10.32849/2663-5313/2022.3.01 Dimitrova, R. (2023). Are Al-Assisted Works Copyrightable? In 2023 International Scientific Conference on Computer Science (COMSCI), Sozopol, Bulgaria (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/C0MSCI59259.2023.10315917 Elkin-Koren, N., Hacohen, U., Livni, R., & Moran, S. (2023). Can Copyright be Reduced to Privacy? arXiv, 2305.14822.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.14822 Epstein, Z., Hertzmann, A., Akten, M., Farid, H., Fjeld, J., Frank, M. R., Groh, M., Herman, L., Leach, N., Mahari, R., Pentland, A. "Sandy", Russakovsky, O., Schroeder, H., & Smith, A. (2023). Art and the science of generative Al. Science, 380(6650), 1110-1111. https://doi.org/10.1126/science.adh4451 Fenwick, M., & Jurcys, P. (2023, February 11). Originality and the future of copyright in an age of generative AI. Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., & Zschech, P. (2024). Generative Al. Business & Information Systems

Engineering, 66(1), 111-126. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00834-7 Geiger, C. (2024). Elaborating a Human Rights friendly Copyright Framework for Generative Al. International Review for Intellectual Property and Competition Law, 55(7), 1129-1165. https://doi.org/10.2139/ssrn.4634992 Gervais, D. (2022). Al Derivatives: the Application to the Derivative Work Right to Literary and Artistic Productions

of Al Machines. Seton Hall Law Review, 53, 1111-1136. https://doi.org/10.2139/ssrn.4022665 Hedrick, S. F. (2018). l "think," therefore l create: claiming copyright in the outputs of algorithms. NYU Journal

of Intellectual Property & Entreprenurial Law, 8(2), 324-375. Henderson, P., Li, X., Jurafsky, D., Hashimoto, T., Lemley, M., & Liang, P. (2023). Foundation Models and Fair Use.

arXiv, 2303.15715. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.15715 Horzyk, A. (2023). How Al Affects Our Understanding of Musical Works That Should Be Protected by Copyright. ln 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Gold Coast, Australia (pp. 1-8). https://doi.org/10.1109/lJCNN54540.2023.10191524 Hutson, J., Lively, J., Robertson, B., Cotroneo, P., & Lang, M. (2023). Expanding Horizons: Al Tools and Workflows in Art Practice. ln Creative Convergence: The AI Renaissance in Art and Design (pp. 101-132). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45127-0_5 laia, V. (2022). To Be, or Not to Be... Original Under Copyright Law, That ls (One of) the Main Questions Concerning

Al-Produced Works. GRUR International, 71(9), 793-812. https://doi.org/10.1093/grurint/ikac087 James, T. B. (2024). Artificial lntelligence, Copyright Registration, and the Rule of Doubt. Texas A&M Law Review

Arguendo, 12(1), 20-31. https://doi.org/10.37419/lr.v12.arg.2 Jiang, H. H., Brown, L., Cheng, J., Khan, M., Gupta, A., Workman, D., & Gebru, T. (2023). Al Art and its lmpact on Artists. ln Proceedings of the 2023 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 363-374). https://doi.org/10.1145/3600211.3604681

Kasap, A. (2021). Copyright and creative artificial intelligence (AI) systems: A twenty-first century approach to authorship of AI-generated works in the United States. Wake Forest Journal of Business & Intellectual Property Law, 19(4), 335-380. https://doi.org/10.31235/osf.io/gnyha Kelby, S. (2020). The digital photography book. Rocky Nook. Inc.

Kibirige, H. (2024). The delving conundrum of intellectual property rights in the transformative era of artificial

intelligence. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4841535 Klukosky, F. P., & Kohel, M. D. (2024). An Update on the State of Play with Generative Artificial Intelligence and

Intellectual Property Issues. Intellectual Property Litigation, 34(1), 10-17. Kretschmer, M., Margoni, T., & Orug, P. (2024). Copyright law and the lifecycle of machine learning models. IIC-International Review of Intellectual Property and Competition Law, 55(1), 110-138. https://doi.org/10.1007/s40319-023-01419-3 Longpre, S., Mahari, R., Chen, A., Obeng-Marnu, N., Sileo, D., Brannon, W., Muennighoff, N., Khazam, N., Kabbara, J., Perisetla, K., Wu, X., Shippole, E., Bollacker, K., Wu, T., Villa, L., Pentland, S., & Hooker, S. (2023). The data provenance initiative: A large scale audit of dataset licensing & attribution in AI. arXiv, 2310.16787. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.16787 Lucchi, N. (2024). ChatGPT: A Case Study on Copyright Challenges for Generative Artificial Intelligence Systems.

European Journal of Risk Regulation, 15(3), 602-624. https://doi.org/10.1017/err.2023.59 Majumdar, S., Paul, S., Paul, D., Bandyopadhyay, A., Chattopadhyay, S., Das, P. P., & Majumder, P. (2023). Generative AI for software metadata: Overview of the information retrieval in software engineering track at FIRE 2023. arXiv, 2311.03374. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.03374 McCann, S. (2021). Copyright Throughout a Creative AI Pipeline. Canadian JL & Tech, 19(1), 109-139. https://

doi.org/10.2139/ssrn.3893972 Mensah, G. B. (2023). Artificial intelligence and ethics: a comprehensive review of bias mitigation, transparency, and accountability in AI Systems. Preprint, November, 10. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.23381.19685/1 Mia, M., Wessels, J., & Adam, S. (2023). The Use of Blockchain Technology to Improve Transfer-Pricing Compliance and Administration in South Africa. In ICABR Conference (pp. 357-378). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-46177-4_20 Militsyna, K. (2023). Human Creative Contribution to AI-Based Output - One Just Can('t) Get Enough. GRUR

International, 72(10), 939-949. https://doi.org/10.1093/grurint/ikad075 Moreno, H., Gómez, A., Altares-López, S., Ribeiro, A., & Andújar, D. (2023). Analysis of Stable Diffusion-derived fake weeds performance for training Convolutional Neural Networks. Computers and Electronics in Agriculture, 214, 108324. https://doi.org/10.1016Zj.compag.2023.108324 Pellegrini, T. (2023). Digital Rights Management - Technologies, Application Areas, and Governance. In Handbook of Media and Communication Economics: A European Perspective (pp. 1-17). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-34048-3_79-2 Ploman, E. W., & Hamilton, L. C. (2024). Copyright: Intellectual property in the information age. Taylor & Francis.

https://doi.org/10.4324/9781003519973 Risi, S., & Togelius, J. (2020). Increasing generality in machine learning through procedural content generation.

Nature Machine Intelligence, 2(8), 428-436. https://doi.org/10.1038/s42256-020-0208-z Samuelson, P. (2023). Generative AI meets copyright. Science, 381(6654), 158-161. https://doi.org/10.1126/ science.adi0656

Sobel, B. (2021). A Taxonomy of Training Data. In R. Hilty, J.-A. Lee, & K.-Ch. Liu (Eds.), Artificial Intelligence and

Intellectual Property. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198870944.003.0011 Spica, E. (2024). Public Interest, the True Soul: Copyright's Fair Use Doctrine and the Use of Copyrighted Works

to Train Generative AI Tools. Texas Intellectual Property Law Journal, 33(1), 67-91. Torrance, A., & Tomlinson, B. (2023). Training Is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and Fair Training.

arXiv, 2305.03720. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.03720 Wagh, S., Peerzada, D., & Rote, P. (2023). AI And Copyright. Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology, 44(3),

3431-3439. https://doi.org/10.52783/tjjpt.v44.i3.2053 Wan, Y., & Lu, H. (2021). Copyright protection for AI-generated outputs: The experience from China. Computer

Law & Security Review, 42, 105581. https://doi.org/10.1016/J.CLSR.2021.105581 Yu, R. (2017). The Machine Author: What Level of Copyright Protection Is Appropriate for Fully Independent Computer-Generated Works? University of Pennsylvania Law Review, 165, 1245-1270.

Сведения об авторе

Джеймс Хатсон - PhD, ведущий специалист в области дополненной реальности; профессор, заведующий кафедрой истории искусств, искусственного интеллекта и визуальной культуры; факультет искусств и гуманитарных дисциплин, Линденвудский университет

Адрес: MO 63301, США, г. Сент Чарльз, ул. С. Кингзхайвей, 209 E-mail: [email protected] ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-0578-6052

Scopus Author ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57797793000 WoS Researcher ID: https://www.webofscience.com/wos/author/record/38589773 Google Scholar ID: https://scholar.google.com/citations?user=CaXrV38AAAAJ

Конфликт интересов

Автор сообщает об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование

Исследование не имело спонсорской поддержки.

Тематические рубрики

Рубрика OECD: 5.05 / Law Рубрика ASJC: 3308 / Law Рубрика WoS: OM / Law

Рубрика ГРНТИ: 10.07.45 / Право и научно-технический прогресс Специальность ВАК: 5.1.3 / Частно-правовые (цивилистические) науки

История статьи

Дата поступления - 29 октября 2024 г. Дата одобрения после рецензирования - 10 ноября 2024 г. Дата принятия к опубликованию - 13 декабря 2024 г. Дата онлайн-размещения - 20 декабря 2024 г.

Research article

UDC 34:004:34.096:347.211:004.8

EDN: https://elibrary.ru/shduef Ctt^l checkfor

DOI: https://doi.org/10.21202/jdtl.2024.43

3PST

Check for updates

The Evolving Role of Copyright Law in the Age of AI-Generated Works

James Hutson O

Lindenwood University, Saint Charles, United States

Keywords

Abstract

artificial intelligence, copyright,

copyright protection, digital technologies, generative artificial intelligence,

intellectual property right, law,

machine learning technologies, prompt engineering, work of art

Objective: to identify the prospects and directions of copyright law development associated with the increasing use of generative artificial intelligence.

Methods: the study is based on the formal-legal, comparative, historical methods, doctrinal analysis, legal forecasting and modeling.

Results: the article states that the emergence of generative artificial intelligence makes one rethink the processes occurring in the field of creative activity and the traditional copyright system, which becomes inadequate to modern realities. The author substantiates the necessity of legal reassessment of copyright and emphasizes the urgent need for updated means of copyright protection. Unlike previous digital tools, which expanded human creativity by improving original works, generative artificial intelligence creates content through complex algorithmic processes, blurring the boundaries of authorship and originality. The research shows limitations of existing intellectual property law, as courts deny copyright in works created by artificial intelligence and insist on the need for "human authorship". Such decisions emphasize the contradiction between existing laws and the reality of co-creation involving artificial intelligence. It is argued that taking into account the creative potential of generative artificial intelligence will facilitate the evolution of copyright law towards hybrid approaches, with artificial intelligence as an integral, albeit secondary, tool. It seems promising to create flexible intellectual property standards that give artists the opportunity to restrict or authorize the use of their works as training data for artificial

© Hutson J., 2024

This is an Open Access article, distributed under the terms of the Creative Commons Attribution licence (CC BY 4.0) (https://creativecommons.Org/licenses/by/4.0), which permits unrestricted re-use, distribution and reproduction, provided the original article is properly cited.

intelligence, as well as ensure that authors retain control over their works included in datasets for training artificial intelligence, in case copyright metadata is integrated into digital works, etc.

Scientific novelty: based on the analysis of the latest judicial precedents, modern international regulations and evolving institutional practices, the author proposes a balanced adaptive approach to copyright reform to ensure the ethical integration of generative artificial intelligence into the creative ecosystem and to develop flexible copyright protection measures that correspond to the rapid technological progress.

Practical significance: the proposed combined approach will allow generative AI tools to become part of the human creative process in the same way that previous generations used digital tools. At the same time, it will contribute to the creation of an environment where the autonomy of authors is respected. This will not only protect the creators of creative content, but also broaden the understanding of creativity as a collaboration with generative artificial intelligence, where artificial intelligence is positioned as a force that complements but not replaces humans in creativity.

For citation

Hutson, J. (2024). The Evolving Role of Copyright Law in the Age of AI-Generated Works. Journal of Digital Technologies and Law, 2(4), 886-914. https://doi.org/10.21202/jdtl.2024.43

References

Aaland, M. (2006). Photoshop Elements 3 Solutions: The Art of Digital Photography. John Wiley & Sons. Abbott, R., & Rothman, E. (2023). Disrupting creativity: Copyright law in the age of generative artificial intelligence.

Florida Law Review, 75, 1141-1201. Atilla, S. (2024). Dealing with AI-generated works: lessons from the CDPA section 9 (3). Journal of Intellectual

Property Law and Practice, 19(1), 43-54. https://doi.org/10.1093/jiplp/jpad102 Bonnet, S., & Teuteberg, F. (2023). Impact of blockchain and distributed ledger technology for the management of the intellectual property life cycle: A multiple case study analysis. Computers in Industry, 144, 103789. https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103789 Bridy, A. (2016). The Evolution of Authorship: Work Made by Code. Columbia Journal of Law and the Arts, 39,

395-401. https://doi.org/10.7916/D8CV4J6W Burylo, Y. (2022). AI generated works and copyright protection. Entrepreneurship, Economy and Law, 3, 7-13.

https://doi.org/10.32849/2663-5313/2022.3.01 Dimitrova, R. (2023). Are AI-Assisted Works Copyrightable? In 2023 International Scientific Conference on Computer Science (COMSCI), Sozopol, Bulgaria (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/C0MSCI59259.2023.10315917 Elkin-Koren, N., Hacohen, U., Livni, R., & Moran, S. (2023). Can Copyright be Reduced to Privacy? arXiv, 2305.14822.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.14822 Epstein, Z., Hertzmann, A., Akten, M., Farid, H., Fjeld, J., Frank, M. R., Groh, M., Herman, L., Leach, N., Mahari, R., Pentland, A. "Sandy", Russakovsky, O., Schroeder, H., & Smith, A. (2023). Art and the science of generative AI. Science, 380(6650), 1110-1111. https://doi.org/10.1126/science.adh4451 Fenwick, M., & Jurcys, P. (2023, February 11). Originality and the future of copyright in an age of generative AI. Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., & Zschech, P. (2024). Generative AI. Business & Information Systems Engineering, 66(1), 111-126. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00834-7

Geiger, C. (2024). Elaborating a Human Rights friendly Copyright Framework for Generative AI. International Review for Intellectual Property and Competition Law, 55(7), 1129-1165. https://doi.org/10.2139/ssrn.4634992 Gervais, D. (2022). AI Derivatives: the Application to the Derivative Work Right to Literary and Artistic Productions

of AI Machines. Seton Hall Law Review, 53, 1111-1136. https://doi.org/10.2139/ssrn.4022665 Hedrick, S. F. (2018). I "think," therefore I create: claiming copyright in the outputs of algorithms. NYU Journal

of Intellectual Property & Entreprenurial Law, 8(2), 324-375. Henderson, P., Li, X., Jurafsky, D., Hashimoto, T., Lemley, M., & Liang, P. (2023). Foundation Models and Fair Use.

arXiv, 2303.15715. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.15715 Horzyk, A. (2023). How AI Affects Our Understanding of Musical Works That Should Be Protected by Copyright. In 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Gold Coast, Australia (pp. 1-8). https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191524 Hutson, J., Lively, J., Robertson, B., Cotroneo, P., & Lang, M. (2023). Expanding Horizons: AI Tools and Workflows in Art Practice. In Creative Convergence: The AI Renaissance in Art and Design (pp. 101-132). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45127-0_5 Iaia, V. (2022). To Be, or Not to Be... Original Under Copyright Law, That Is (One of) the Main Questions Concerning

AI-Produced Works. GRUR International, 77(9), 793-812. https://doi.org/10.1093/grurint/ikac087 James, T. B. (2024). Artificial Intelligence, Copyright Registration, and the Rule of Doubt. Texas A&M Law Review

Arguendo, 72(1), 20-31. https://doi.org/10.37419/lr.v12.arg.2 Jiang, H. H., Brown, L., Cheng, J., Khan, M., Gupta, A., Workman, D., & Gebru, T. (2023). AI Art and its Impact on Artists. In Proceedings of the 2023 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 363-374). https://doi.org/10.1145/3600211.3604681 Kasap, A. (2021). Copyright and creative artificial intelligence (AI) systems: A twenty-first century approach to authorship of AI-generated works in the United States. Wake Forest Journal of Business & Intellectual Property Law, 79(4), 335-380. https://doi.org/10.31235/osf.io/gnyha Kelby, S. (2020). The digital photography book. Rocky Nook. Inc.

Kibirige, H. (2024). The delving conundrum of intellectual property rights in the transformative era of artificial

intelligence. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4841535 Klukosky, F. P., & Kohel, M. D. (2024). An Update on the State of Play with Generative Artificial Intelligence and

Intellectual Property Issues. Intellectual Property Litigation, 34(1), 10-17. Kretschmer, M., Margoni, T., & Orup, P. (2024). Copyright law and the lifecycle of machine learning models. IIC-International Review of Intellectual Property and Competition Law, 55(1), 110-138. https://doi. org/10.1007/s40319-023-01419-3 Longpre, S., Mahari, R., Chen, A., Obeng-Marnu, N., Sileo, D., Brannon, W., Muennighoff, N., Khazam, N., Kabbara, J., Perisetla, K., Wu, X., Shippole, E., Bollacker, K., Wu, T., Villa, L., Pentland, S., & Hooker, S. (2023). The data provenance initiative: A large scale audit of dataset licensing & attribution in AI. arXiv, 2310.16787. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.16787 Lucchi, N. (2024). ChatGPT: A Case Study on Copyright Challenges for Generative Artificial Intelligence Systems.

European Journal of Risk Regulation, 75(3), 602-624. https://doi.org/10.1017/err.2023.59 Majumdar, S., Paul, S., Paul, D., Bandyopadhyay, A., Chattopadhyay, S., Das, P. P., & Majumder, P. (2023). Generative AI for software metadata: Overview of the information retrieval in software engineering track at FIRE 2023. arXiv, 2311.03374. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.03374 McCann, S. (2021). Copyright Throughout a Creative AI Pipeline. Canadian JL & Tech, 79(1), 109-139.

https://doi.org/10.2139/ssrn.3893972 Mensah, G. B. (2023). Artificial intelligence and ethics: a comprehensive review of bias mitigation, transparency, and accountability in AI Systems. Preprint, November, 10. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.23381.19685/1 Mia, M., Wessels, J., & Adam, S. (2023). The Use of Blockchain Technology to Improve Transfer-Pricing Compliance and Administration in South Africa. In ICABR Conference (pp. 357-378). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-46177-4_20 Militsyna, K. (2023). Human Creative Contribution to AI-Based Output - One Just Can('t) Get Enough. GRUR

International, 72(10), 939-949. https://doi.org/10.1093/grurint/ikad075 Moreno, H., Gómez, A., Altares-López, S., Ribeiro, A., & Andújar, D. (2023). Analysis of Stable Diffusion-derived fake weeds performance for training Convolutional Neural Networks. Computers and Electronics in Agriculture, 274, 108324. https://doi.org/10.1016Zj.compag.2023.108324 Pellegrini, T. (2023). Digital Rights Management - Technologies, Application Areas, and Governance. In Handbook of Media and Communication Economics: A European Perspective (pp. 1-17). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-34048-3_79-2

Ploman, E. W., & Hamilton, L. C. (2024). Copyright: Intellectual property in the information age. Taylor & Francis.

https://doi.org/10.4324/9781003519973 Risi, S., & Togelius, J. (2020). Increasing generality in machine learning through procedural content generation.

Nature Machine Intelligence, 2(8), 428-436. https://doi.org/10.1038/s42256-020-0208-z Samuelson, P. (2023). Generative AI meets copyright. Science, 381(6654), 158-161. https://doi.org/10.1126/ science.adi0656

Sobel, B. (2021). A Taxonomy of Training Data. In R. Hilty, J.-A. Lee, & K.-Ch. Liu (Eds.), Artificial Intelligence and

Intellectual Property. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198870944.003.0011 Spica, E. (2024). Public Interest, the True Soul: Copyright's Fair Use Doctrine and the Use of Copyrighted Works

to Train Generative AI Tools. Texas Intellectual Property Law Journal, 33(1), 67-91. Torrance, A., & Tomlinson, B. (2023). Training Is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and Fair Training.

arXiv, 2305.03720. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.03720 Wagh, S., Peerzada, D., & Rote, P. (2023). AI And Copyright. Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology, 44(3),

3431-3439. https://doi.org/10.52783/tjjpt.v44.i3.2053 Wan, Y., & Lu, H. (2021). Copyright protection for AI-generated outputs: The experience from China. Computer

Law & Security Review, 42, 105581. https://doi.org/10.1016ZJ.CLSR.2021.105581 Yu, R. (2017). The Machine Author: What Level of Copyright Protection Is Appropriate for Fully Independent Computer-Generated Works? University of Pennsylvania Law Review, 165, 1245-1270.

Author information

James Hutson - PhD, Lead XR Disruptor; Professor and Department Head of Art History, AI, and Visual Culture, College of Arts and Humanities, Lindenwood University Address: 209 S. Kingshighway St, MO 63301, Saint Charles, United States E-mail: [email protected] ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-0578-6052

Scopus Author ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57797793000 WoS Researcher ID: https://www.webofscience.com/wos/author/record/38589773 Google Scholar ID: https://scholar.google.com/citations?user=CaXrV38AAAAJ

Conflict of interest

The author declare no conflict of interest.

Financial disclosure

The research had no sponsorship.

Thematic rubrics

OECD: 5.05 / Law РASJC: 3308 / Law WoS: OM / Law

Article history

Date of receipt - October 29, 2024 Date of approval - November 10, 2024 Date of acceptance - December 13, 2024 Date of online placement - December 20, 2024